Programa del Curso

Introducción

Primeros pasos con Knime

  • ¿Qué es KNIME?
  • KNIME Análisis
  • KNIME Servidor

Machine Learning

  • Teoría del aprendizaje computacional
  • Computer Algoritmos para la experiencia computacional

Preparación del entorno de desarrollo

  • Instalación y configuración KNIME

KNIME Nodos

  • Adición de nodos
  • AccessLectura y lectura de datos
  • Combinación, división y filtrado de datos
  • Agrupación y dinamización de datos
  • Datos de limpieza

Modelado

  • Creación de flujos de trabajo
  • Importación de datos
  • Preparación de datos
  • Visualización de datos
  • Creación de un modelo de árbol de decisión
  • Trabajar con modelos de regresión
  • Predicción de datos
  • Comparación y coincidencia de datos

Técnicas de aprendizaje

  • Trabajar con técnicas de bosque aleatorio
  • Uso de la regresión polinómica
  • Asignación de clases
  • Evaluación de modelos

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Experiencia con Python
  • Experiencia de R

Audiencia

  • Científicos de datos
  14 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

Testimonios (4)

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